CNN卷积结构:Swin Transformer 采用类似卷积神经网络的结构,将图像尺寸维度不断压缩,通道维度不断提高,有助于模型捕获更加细节的图形特征。轻量级设计:与其他 Transformer 模型相比,Swin Transformer 由于采用窗口注意力机制,大大降低了计算复杂度,使其在资源受限的设备上也能高效运行。由于窗口注意力机制的特性,可以把输入...
这是一种视觉模型,该模型尽可能地基于最初为基于文本的自然语言处理任务而设计的Transformer模型结构。ViT模型将输入图像表示为图像块序列,类似于在将transformed模型应用于文本时使用的单词embedding嵌入序列,并直接预测图像的类标签。对于ViT模型,google对Transformer设计进行了尽可能少的修改,以使其直接在图像上运行,而不...
全新SOTA骨干网络HIRI-ViT 大力出奇迹 高分辨率+双路径设计,让Backbone卖力生产精度,该论文提出了一种名为“High-Resolution Image Transformer”的新型卷积神经网络结构,旨在实现高分辨率输入 - AI番茄学姐于20240408发布在抖音,已经收获了1028个喜欢,来抖音,记录美
分层设计:Swin Transformer模型采用分层的结构设计,整个模型被划分为4个Stage,每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率。这样的设计能够像CNN一样逐层扩大感受野,有利于捕捉图像的局部信息和全局信息。Patch Embedding:在输入开始时,Swin Transformer会先将图像切割成一系列不重叠的Patch,并将每个Patch嵌入到Embedding向量中。这样...
我们的工作从统一的角度重新思考了高效 IRB 的轻量级基础架构和 Transformer 中的实用组件,将基于 CNN 的 IRB 扩展到基于注意力的模型,并抽象出一个单残差元移动块 (MMBlock) 用于轻量级模型设计。遵循简洁但有效的设计标准,我们推导出现代的改进型倒置残差移动块 (i2RMB) 并改进了一种没有复杂结构的分层高效模型...